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申请/专利权人：深圳市大数据研究院

摘要：本发明提供一种细胞图像样本增强方法、装置、设备及介质，包括：获取细胞图像数据集，细胞图像数据集中的任一细胞图像标注划分为实例图像和类别图像；基于任一细胞图像对应的实例图像和类别图像，构建得到若干张不同类别的少数类核结构图像；分别对所述核结构图像进行迭代去噪采样，得到若干张目标少数类核结构图像；分别对各目标少数类核结构图像进行拓展融合处理，得到多张多数类核结构图像；基于各多数类核结构图像，生成若干张目标实例图像和目标类别图像；基于任一目标实例图像和目标类别图像，生成图像增强数据集。本发明实现了增加稀有类别细胞核数量，改善细胞核类别不平衡问题，同时反映真实情况下不同类别核的空间分布情况。

主权项：1.一种细胞图像样本增强方法，其特征在于，包括：获取细胞图像数据集，其中，所述细胞图像数据集中的任一细胞图像标注划分为实例图像和类别图像；基于任一细胞图像对应的实例图像和类别图像，构建得到若干张不同类别的少数类核结构图像；利用预先构建的扩散模型，分别对所述核结构图像进行迭代去噪采样，得到若干张目标少数类核结构图像；分别对各所述目标少数类核结构图像进行拓展融合处理，得到多张多数类核结构图像；基于各所述多数类核结构图像，生成若干张目标实例图像和目标类别图像；基于任一所述目标实例图像和目标类别图像，生成图像增强数据集；所述基于任一所述目标实例图像和目标类别图像，生成图像增强数据集，包括：基于任一所述目标实例图像和与其关联的目标类别图像，生成病理图像；基于所述细胞图像数据集，提取得到目标细胞核对应的像素值；基于所述目标细胞核对应的像素值和各所述病理图像的掩码区域，生成目标细胞图像集，其中，所述掩码区域是基于所述目标实例图像中的目标核示例提取得到；基于目标细胞图像集、各所述目标实例图像和各所述目标类别图像，构建得到所述图像增强数据集；所述基于任一细胞图像对应的实例图像和类别图像，构建得到若干张不同类别的少数类核结构图像，包括：基于所述细胞图像对应的实例图像和类别图像，确定各个类型细胞的样本数量；基于所述各个类型细胞的样本数量，过滤掉所述实例图像和所述类别图像中样本数量高于预设数量阈值对应的细胞信息；基于过滤后的实例图像和类别图像，构建得到所述少数类核结构图像。

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